python cfs特征选择代码

以下是一个基于scikit-learn库实现的CFS特征选择的Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif

def cfs(X, y):
    # 计算特征之间的互信息
    mi = mutual_info_classif(X, y)
    # 计算每个特征与标签的互信息
    f_mi = []
    for i in range(X.shape[1]):
        f_mi.append(mutual_info_classif(X[:, i].reshape(-1, 1), y)[0])
    # 计算特征子集的相关度
    cfs_score = []
    for i in range(X.shape[1]):
        cfs_i = 0
        for j in range(X.shape[1]):
            if i == j:
                continue
            cfs_i += mi[i, j] * f_mi[j]
        cfs_score.append(cfs_i / f_mi[i])
    # 按照相关度从大到小排序
    cfs_rank = sorted(range(X.shape[1]), key=lambda i: cfs_score[i], reverse=True)
    # 返回特征子集的索引
    return cfs_rank

# 使用示例
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
cfs_rank = cfs(X, y)
print('CFS特征选择结果：', cfs_rank)

在上述代码中，首先使用`mutual_info_classif`函数计算特征之间的互信息和每个特征与标签的互信息，然后根据CFS算法计算特征子集的相关度，最后按照相关度从大到小排序，返回特征子集的索引列表。可以根据具体数据集和需要对代码进行适当的修改。